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"Memory Providers"
Memory Providers
快速开始
hermes plugins → Provider Plugins → Memory Provider 选择激活的记忆提供者。~/.hermes/config.yaml 中手动设置：工作原理
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可用提供者
Honcho
| 适合场景 | 具有跨会话上下文的多 Agent 系统、用户-Agent 对齐 |
| 依赖 | pip install honcho-ai + API key 或自托管实例 |
| 数据存储 | Honcho Cloud 或自托管 |
| 费用 | Honcho 定价（云端）/ 免费（自托管） |
honcho_profile（读取/更新 peer card）、honcho_search（语义搜索）、honcho_context（会话上下文——摘要、表示、card、消息）、honcho_reasoning（LLM 合成）、honcho_conclude（创建/删除结论）contextCadence 刷新）加上辩证补充层（LLM 推理，按 dialecticCadence 刷新）。辩证层根据基础上下文是否存在，自动选择冷启动 prompt（通用用户事实）或热 prompt（会话范围上下文）。contextCadence — 基础层刷新频率（API 调用频率）dialecticCadence — 辩证 LLM 触发频率（LLM 调用频率）dialecticDepth — 每次辩证调用的 .chat() 轮数（1–3，推理深度）hermes honcho setup 命令仍然有效（现在会重定向到 hermes memory setup），但只有在 Honcho 被选为激活记忆提供者后才会注册。$HERMES_HOME/honcho.json（profile 本地）或 ~/.honcho/config.json（全局）。解析顺序：$HERMES_HOME/honcho.json > ~/.hermes/honcho.json > ~/.honcho/config.json。参见配置参考和 Honcho 集成指南。完整配置参考
| 键 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
apiKey | -- | 来自 app.honcho.dev 的 API key |
baseUrl | -- | 自托管 Honcho 的 Base URL |
peerName | -- | 用户 peer 身份 |
aiPeer | host key | AI peer 身份（每个 profile 一个） |
workspace | host key | 共享 workspace ID |
contextTokens | null（无上限） | 每轮自动注入上下文的 token 预算。按词边界截断 |
contextCadence | 1 | context() API 调用之间的最小轮数（基础层刷新） |
dialecticCadence | 2 | peer.chat() LLM 调用之间的最小轮数。建议 1–5。仅适用于 hybrid/context 模式 |
dialecticDepth | 1 | 每次辩证调用的 .chat() 轮数。限制在 1–3。第 0 轮：冷/热 prompt，第 1 轮：自我审计，第 2 轮：调和 |
dialecticDepthLevels | null | 可选的每轮推理级别数组，例如 ["minimal", "low", "medium"]。覆盖比例默认值 |
dialecticReasoningLevel | 'low' | 基础推理级别：minimal、low、medium、high、max |
dialecticDynamic | true | 为 true 时，模型可通过工具参数在每次调用时覆盖推理级别 |
dialecticMaxChars | 600 | 注入系统 prompt 的辩证结果最大字符数 |
recallMode | 'hybrid' | hybrid（自动注入 + 工具）、context（仅注入）、tools（仅工具） |
writeFrequency | 'async' | 消息刷新时机：async（后台线程）、turn（同步）、session（会话结束时批量）或整数 N |
saveMessages | true | 是否将消息持久化到 Honcho API |
observationMode | 'directional' | directional（全部开启）或 unified（共享池）。通过 observation 对象覆盖 |
messageMaxChars | 25000 | 每条消息的最大字符数（超出时分块） |
dialecticMaxInputChars | 10000 | 传入 peer.chat() 的辩证查询输入最大字符数 |
sessionStrategy | 'per-directory' | per-directory、per-repo、per-session、global |
最简 honcho.json（云端）
{
"apiKey": "your-key-from-app.honcho.dev",
"hosts": {
"hermes": {
"enabled": true,
"aiPeer": "hermes",
"peerName": "your-name",
"workspace": "hermes"
}
}
}最简 honcho.json（自托管）
{
"baseUrl": "http://localhost:8000",
"hosts": {
"hermes": {
"enabled": true,
"aiPeer": "hermes",
"peerName": "your-name",
"workspace": "hermes"
}
}
}hermes honcho 迁移如果你之前使用过
hermes honcho setup，你的配置和所有服务端数据均完好无损。只需通过安装向导重新启用，或手动设置 memory.provider: honcho，即可通过新系统重新激活。:::
coder profile 保持代码导向，而 writer profile 针对同一用户保持编辑导向。| 概念 | 含义 |
|---|---|
| Workspace | 共享环境。同一 workspace 下的所有 Hermes profile 共享同一用户身份。 |
用户 peer（peerName） | 人类用户。在 workspace 内跨 profile 共享。 |
AI peer（aiPeer） | 每个 Hermes profile 一个。host key hermes → 默认；其他 profile 使用 hermes.<profile>。 |
| Observation | 每个 peer 的开关，控制 Honcho 从哪些消息中建模。directional（默认，全部开启）或 unified（单一观察者池）。 |
新建 profile，创建新 Honcho peer
--clone 在 honcho.json 中创建一个 hermes.coder host 块，包含 aiPeer: "coder"、共享的 workspace、继承的 peerName、recallMode、writeFrequency、observation 等。AI peer 会在 Honcho 中提前创建，确保在第一条消息之前就已存在。为现有 profile 补充 Honcho peer
hermes 块继承设置，并提前创建新的 AI peer。幂等操作——跳过已有 host 块的 profile。每个 profile 的 observation 配置
"hermes.coder": {
"aiPeer": "coder",
"observation": {
"user": { "observeMe": true, "observeOthers": true },
"ai": { "observeMe": false, "observeOthers": true }
}
}| 开关 | 效果 |
|---|---|
observeMe | Honcho 根据该 peer 自身的消息构建其表示 |
observeOthers | 该 peer 观察另一 peer 的消息（用于跨 peer 推理） |
observationMode 使用预设："directional"（默认）——四个标志全部开启。完全互相观察；启用跨 peer 辩证。"unified"——用户 observeMe: true，AI observeOthers: true，其余为 false。单一观察者池；AI 对用户建模但不自我建模，用户 peer 仅自我建模。完整 honcho.json 示例（多 profile）
{
"apiKey": "your-key",
"workspace": "hermes",
"peerName": "eri",
"hosts": {
"hermes": {
"enabled": true,
"aiPeer": "hermes",
"workspace": "hermes",
"peerName": "eri",
"recallMode": "hybrid",
"writeFrequency": "async",
"sessionStrategy": "per-directory",
"observation": {
"user": { "observeMe": true, "observeOthers": true },
"ai": { "observeMe": true, "observeOthers": true }
},
"dialecticReasoningLevel": "low",
"dialecticDynamic": true,
"dialecticCadence": 2,
"dialecticDepth": 1,
"dialecticMaxChars": 600,
"contextCadence": 1,
"messageMaxChars": 25000,
"saveMessages": true
},
"hermes.coder": {
"enabled": true,
"aiPeer": "coder",
"workspace": "hermes",
"peerName": "eri",
"recallMode": "tools",
"observation": {
"user": { "observeMe": true, "observeOthers": false },
"ai": { "observeMe": true, "observeOthers": true }
}
},
"hermes.writer": {
"enabled": true,
"aiPeer": "writer",
"workspace": "hermes",
"peerName": "eri"
}
},
"sessions": {
"/home/user/myproject": "myproject-main"
}
}OpenViking
| 适合场景 | 具有结构化浏览功能的自托管知识管理 |
| 依赖 | pip install openviking + 运行中的服务器 |
| 数据存储 | 自托管（本地或云端） |
| 费用 | 免费（开源，AGPL-3.0） |
viking_search（语义搜索）、viking_read（分层：摘要/概览/全文）、viking_browse（文件系统导航）、viking_remember（存储事实）、viking_add_resource（导入 URL/文档）viking:// URI 方案用于层级知识浏览Mem0
| 适合场景 | 免维护的记忆管理——Mem0 自动处理提取 |
| 依赖 | pip install mem0ai + API key |
| 数据存储 | Mem0 Cloud |
| 费用 | Mem0 定价 |
mem0_profile（所有已存储记忆）、mem0_search（语义搜索 + 重排序）、mem0_conclude（逐字存储事实）$HERMES_HOME/mem0.json| 键 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
user_id | hermes-user | 用户标识符 |
agent_id | hermes | Agent 标识符 |
Hindsight
hindsight_reflect 工具提供其他提供者均不具备的跨记忆合成能力。自动保留完整对话轮次（包括工具调用），并进行会话级文档追踪。| 适合场景 | 基于知识图谱的实体关系召回 |
| 依赖 | 云端：来自 ui.hindsight.vectorize.io 的 API key。本地：LLM API key（OpenAI、Groq、OpenRouter 等） |
| 数据存储 | Hindsight Cloud 或本地嵌入式 PostgreSQL |
| 费用 | Hindsight 定价（云端）或免费（本地） |
hindsight_retain（带实体提取的存储）、hindsight_recall（多策略搜索）、hindsight_reflect（跨记忆合成）hindsight-client，本地用 hindsight-all）。需要 hindsight-client >= 0.4.22（会话启动时若版本过旧则自动升级）。hindsight-embed -p hermes ui start$HERMES_HOME/hindsight/config.json| 键 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
mode | cloud | cloud 或 local |
bank_id | hermes | 记忆库标识符 |
recall_budget | mid | 召回彻底程度：low / mid / high |
memory_mode | hybrid | hybrid（上下文 + 工具）、context（仅自动注入）、tools（仅工具） |
auto_retain | true | 自动保留对话轮次 |
auto_recall | true | 每轮对话前自动召回记忆 |
retain_async | true | 在服务器上异步处理保留操作 |
retain_context | conversation between Hermes Agent and the User | 保留记忆的上下文标签 |
retain_tags | — | 应用于保留记忆的默认标签；与每次工具调用的标签合并 |
retain_source | — | 附加到保留记忆的可选 metadata.source |
retain_user_prefix | User | 自动保留的对话记录中用户轮次前的标签 |
retain_assistant_prefix | Assistant | 自动保留的对话记录中助手轮次前的标签 |
recall_tags | — | 召回时用于过滤的标签 |
Holographic
| 适合场景 | 无外部依赖的纯本地高级检索记忆 |
| 依赖 | 无（SQLite 始终可用）。NumPy 可选，用于 HRR 代数。 |
| 数据存储 | 本地 SQLite |
| 费用 | 免费 |
fact_store（9 个动作：add、search、probe、related、reason、contradict、update、remove、list）、fact_feedback（有 用/无用评分，用于训练信任评分）plugins.hermes-memory-store 下的 config.yaml| 键 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
db_path | $HERMES_HOME/memory_store.db | SQLite 数据库路径 |
auto_extract | false | 会话结束时自动提取事实 |
default_trust | 0.5 | 默认信任评分（0.0–1.0） |
probe — 针对特定实体的代数召回（某人/某物的所有事实）reason — 跨多个实体的组合 AND 查询contradict — 自动检测冲突事实RetainDB
| 适合场景 | 已使用 RetainDB 基础设施的团队 |
| 依赖 | RetainDB 账号 + API key |
| 数据存储 | RetainDB Cloud |
| 费用 | $20/月 |
retaindb_profile（用户 profile）、retaindb_search（语义搜索）、retaindb_context（任务相关上下文）、retaindb_remember（带类型和重要性的存储）、retaindb_forget（删除记忆）ByteRover
brv CLI 实现持久化记忆——具备分层知识树和分层检索（模糊文本 → LLM 驱动搜索）。本地优先，可选云端同步。| 适合场景 | 希望使用可移植、本地优先记忆和 CLI 的开发者 |
| 依赖 | ByteRover CLI（npm install -g byterover-cli 或安装脚本） |
| 数据存储 | 本地（默认）或 ByteRover Cloud（可选同步） |
| 费用 | 免费（本地）或 ByteRover 定价（云端） |
brv_query（搜索知识树）、brv_curate（存储事实/决策/模式）、brv_status（CLI 版本 + 树状统计）$HERMES_HOME/byterover/（profile 范围隔离）Supermemory
| 适合场景 | 带用户 profile 和会话级图谱构建的语义召回 |
| 依赖 | pip install supermemory + API key |
| 数据存储 | Supermemory Cloud |
| 费用 | Supermemory 定价 |
supermemory_store（保存显式记忆）、supermemory_search（语义相似度搜索）、supermemory_forget（按 ID 或最佳匹配查询遗忘）、supermemory_profile（持久化 profile + 近期上下文）$HERMES_HOME/supermemory.json| 键 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
container_tag | hermes | 用于搜索和写入的容器标签。支持 {identity} 模板用于 profile 范围隔离。 |
auto_recall | true | 在每轮对话 前注入相关记忆上下文 |
auto_capture | true | 每次响应后存储清理过的用户-助手轮次 |
max_recall_results | 10 | 格式化为上下文的最大召回条目数 |
profile_frequency | 50 | 在第一轮及每 N 轮包含 profile 事实 |
capture_mode | all | 默认跳过过短或无意义的轮次 |
search_mode | hybrid | 搜索模式：hybrid、memories 或 documents |
api_timeout | 5.0 | SDK 和导入请求的超时时间 |
SUPERMEMORY_API_KEY（必填）、SUPERMEMORY_CONTAINER_TAG（覆盖配置）。container_tag 中使用 {identity}（例如 hermes-{identity} → hermes-coder），按 Hermes profile 隔离记忆enable_custom_container_tags 并配置 custom_containers 列表，让 Agent 跨命名容器读写。自动操作（同步、预取）保持在主容器上。多容器示例
{
"container_tag": "hermes",
"enable_custom_container_tags": true,
"custom_containers": ["project-alpha", "shared-knowledge"],
"custom_container_instructions": "Use project-alpha for coding context."
}提供者对比
| 提供者 | 存储 | 费用 | 工具数 | 依赖 | 独特特性 |
|---|---|---|---|---|---|
| Honcho | 云端 | 付费 | 5 | honcho-ai | 辩证用户建模 + 会话范围上下文 |
| OpenViking | 自托管 | 免费 | 5 | openviking + 服务器 | 文件系统层级 + 分层加载 |
| Mem0 | 云端 | 付费 | 3 | mem0ai | 服务端 LLM 提取 |
| Hindsight | 云端/本地 | 免费/付费 | 3 | hindsight-client | 知识图谱 + reflect 合成 |
| Holographic | 本地 | 免费 | 2 | 无 | HRR 代数 + 信任评分 |
| RetainDB | 云端 | $20/月 | 5 | requests | 增量压缩 |
| ByteRover | 本地/云端 | 免费/付费 | 3 | brv CLI | 预压缩提取 |
| Supermemory | 云端 | 付费 | 4 | supermemory | 上下文隔离 + 会话图谱导入 + 多容器 |
Profile 隔离
$HERMES_HOME/ 路径，各 profile 路径不同$HERMES_HOME/ 中，每个 profile 拥有独立凭证.env 文件配置构建记忆提供者
修改于 2026-05-31 00:25:01